也就是上图所描述的方法。接着上面的讲，PG方法一个很大的缺点就是参数更新慢，因为我们每更新一次参数都需要进行重新的采样，这其实是中on-policy的策略，即我们想要训练的agent和与环境进行交互的agent是同一个agent；在上面的介绍方法中PG在更新的时候的基本思想就是增大奖励大的策略动作出现的概率，减小奖励小的策略动作出现的概率。下选择相应的动作来执行，环境根据Agent的动作，反馈新的

最近上了深度学习的课程，由于时间问题，先用Matlab上试试手，不过看到deepLearnToolbox-master已经对Matlab版本的程序不进行维护，估计以后要多多使用别的深度学习工具了。1.首先到Github上下载deepLearnToolbox-master工具：https://github.com/rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox，工具包已经保存在云盘中

不得不说，算力太强，版本太新也是一种烦恼哈哈在安装torch时，一定要注意显卡的cuda版本问题。比如，在 RTX2080上 同样的环境中 程序可以正常运行，而换到A100中，就会报错如下：NVIDIA A100-PCIE-40GB with CUDA capability sm_80 is not compatible with the current PyTorch installation.

win10/11均可，注意官网重新下载安装即可，不要使用第三方驱动软件，网速很慢，360倒是还可以。GeForce Experience是真的菜，现在兼容性很差，建议直接安装精简版，nvidia app一步到位。下载完毕后双击打开，首先的驱动保存位置我选择的是默认位置，避免之后出现错误，点击OK，等待检测系统兼容性。点击windows图标搜索【设备管理器】，点击【显示适配器】即可查看自己设备的显卡

我们在前面的文章中介绍过，上图（a）所示的完全规则的最近邻耦合网络具有较高的聚类特性，但并不具有较短的平均距离。这是因为这里重点关注的是p较小时的聚类系数和平均路径长度的变化情形，采用对数坐标的好处就在于可以在横轴上把较小p值的刻度拉宽而压缩较大p值的区间。其中规定不得有重边或者自环。在上述模型中，p=0对应于完全规则网络，p=1对应于完全随机网络，通过调节参数p的值就可以实现从规则网络到随机网络

调试python时出现按F5无法进入调试的情况，经过一番查找，根本原因是。我们可以看到python官网对python版本的。最近（2022年7月11日）在使用。

选中想要缩进的代码块，按“Tab"键缩进，按“Shift + Tab”键表退格。或可以尝试用 “Ctrl + [” 表退格。

https://gitcode.csdn.net/65e7d7cb1a836825ed78a2e8.html?dp_token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJpZCI6MjQyNzQzLCJleHAiOjE3NTA2NDYxNTQsImlhdCI6MTc1MDA0MTM1NCwidXNlcm5hbWUiOiJlZHdhcmRfemNsIn0.YdH

不同版本的软件，哟普不同的容错机制，但是有时候可以自己修改解决一些问题。最近在编写深度学习的相关代码，基于PyTorch，运行程序的时候，报错，报错内容如下所示：RuntimeError: expected device cpu but got device cuda:0归根结底，这个错误出现的主要原因是GPU类型的数据和CPU类型的数据不匹配。了解了错误的本质原因，那如何解决就非常简单了。 首先

要一张图片接着一张图片的写，中间不能有换行。如果换行的话则图片也换行正确的写法：[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-kQt9bJdt-1622809279619)(图片链接)][外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-KNfNJn5L-1622809279621)(图片链接)][外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建